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多杀菌素(Spinosyns)是由刺糖多孢菌(Saccharopolyspora spinosa)发酵产生的一种高效的绿色生物杀虫剂。由于其独特的化学结构与杀虫作用机制,多杀菌素兼具有生物农药的安全性和化学农药的高效性,对经济害虫具有很强的毒杀作用,同时对哺乳动物、鸟类、鱼及大部分益虫安全性好,因而在农林业等多个领域具有广泛的应用前景。本文以优化刺糖多孢菌发酵培养基组分和发酵条件为手段,通过调整培养基组分及其浓度,改善发酵条件来实现提高多杀菌素发酵产量的目的。优化发酵培养基成分和发酵条件,是提高微生物发酵产物最常用也是最有效的办法。基于人工神经网络算法与遗传算法对多杀菌素发酵培养基的优化进行研究：首先对发酵培养基各个组分进行Plackett-Burman Design分析处理,确定各个因子对发酵结果的贡献度；然后以培养基成分的浓度作为输入变量,发酵效价为输出变量,建立相应的神经网络并进行训练与检测,将培养基配方与发酵效价对应起来；采用遗传算法对该模型进行全局寻优,确定最佳的培养基配方：葡萄糖85.28 g/L,淀粉12.38 g/L,玉米浆9.70 g/L,豆饼粉3.00 g/L,棉籽粉27.37g/L,酵母粉4.56 g/k,油酸甲酯9.08 g/L,KH2PO4 0.62 g/L,CaCO38 g/L。调节发酵液初始pH为7.6,在培养温度30℃,搅拌转速280 r/min的条件下发酵培养10天,所得多杀菌素的发酵效价为301.96 mg/L,较对照组(187.86 mg/L)提高了60.74%。采用人工神经网络与遗传算法结合方法优化刺糖多孢菌发酵培养基,可有效提高多杀菌素产量,大大减少繁琐的实验工作量,缩短研究的周期,为其他微生物发酵培养基成分的优化提供了很好的基础。发酵过程受诸多因素的影响,是一个具有高度非线性和时变性的过程,无法用传统的实验方法建立有效的过程模型。作为多杀菌素发酵过程中的主要氮源,在发酵过程中补加玉米浆对刺糖多孢菌的发酵具有很大的促进作用：以发酵第3,5,7,9天这四个时间段补加的玉米浆浓度变化为输入变量,以相应的多杀菌素发酵效价为输出变量,建立相应的神经网络并进行训练,使其适用于该发酵补料过程；采用遗传算法对该模型进行全局寻优,确定各个时间段适宜补加的玉米浆的量,从而确定补料最佳方案：在发酵过程的第3,5,7,9天分别补加玉米浆31.0 g/L,22.3 g/L,2.5 g/L,2.00 g/L,实验结果表明,多杀菌素的发酵产量达到了236.73 mg/L,与没有补加玉米浆的对照组(187.86 mg/L)相比,产量提高了26%。研究结果表明,将人工神经网络建模与遗传算法结合用于刺糖多孢菌发酵培养基成分的优化和发酵条件的研究,均取得了很好的效果,在微生物发酵培养基成分优化和发酵条件优化方面具有广阔的应用前景。